运营级智能视频监控业务架构与应用
发布时间：2015-10-16
来源：宇视通科技 浏览次数：969
视频监控系统从最初的模拟闭路电视监控开始，经历了数字化、网络化的发展，正在向分布式、智能化的方向迈进。在英国全国范围内已经安装摄像机420多万个，平均每14人1个，一个人一天之中可能出现在多达3 00个摄像机前。海量的监控图像需要视频监控系统智能地选择压缩、存储、检索和使用内容。
从上世纪90年代中期开始，以卡耐基梅隆大学(CMU)和麻省理工学院(MIT)为代表的，多家美国高校所参与的，由美国国防高级研究项目署设立的视觉监控重大项目VSAM(Visual Surveillanceand Monitoring)，以及其它科研机构的研究成果，使得智能视觉分析取得了快速发展。经过科研人员40多年的不懈努力，计算机视觉已经进入突破式发展阶段。得益于计算机视觉的最新研究成果，智能视频监控开始得到产业化应用。
当前除了CMU和MIT，奥地利Graz理工大学的嵌入式智能摄像机研究组，IBM的S3(Smart Surveillance System)项目组，INTEL的IRISNET(Internet-scale Resource-intensive Sensor Network Service)项目组等，分别在分布式智能监控系统的不同领域处于领先地位。Object Video、Hisign、3VR等公司率先实现了智能视频监控的工业应用。在国内，中科院自动化所、清华大学电子工程系和自动化系等处于研究的前列。
现在的智能视频监控大部分应用都是以运动检测、背景建模算法为基础，一般只能处理较为简单、遮挡重叠较少的场景，对于较为复杂的场景效果不佳。各种环境干扰，如：强光、震动、阴影、雨、雪等，虽然算法可以有一定滤除，但是仍然存在误报、漏报问题。基于模式分类、识别算法的物体检测计算较为复杂，一般只能针对具有较稳定特征的物体，如：合作型(固定范围)人脸检测统计等，无法及时有效处理多类物体联合检测需求。
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